电力电容器在线检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电力电容器在线检测方法及装置；通过电流传感器采集电容器含有噪声的局部放电信号；该信号经处理后利用经验模态分解将复杂信号分解成有限个本征模态函数分量；通过扁平结构元素对本证模态函数分量进行数学形态学交替混合滤波；再采用3σ粗差准则确定阈值及硬阈值规则对新的本证模态函数分量进行阈值判别；由阈值处理后的本证模态函数分量重构得消噪之后的电力电容器局部放电信号；该信号送入计算机中获取电容器在线工作状况。本发明专利技术对处理非线性非平稳信号具有清晰的物理意义，在频域和时域具有很好的局部化特性，可以最大限度的保留信号的原始形态特征，分析信号局部信号动态行为和特性，较好地实现了电力电容器在线检测的目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统领域，具体涉及一种电力电容器在线检测方法及装置。
技术介绍
随着社会经济的发展，社会用电量迅速增长，电力系统的规模和输送容量也迅速增长，对电力系统可靠运行的要求也越来越高。电力电容器在电力系统中的作用主要是补偿电力系统感性负荷的无功功率，提高功率因数，改善电压质量，降低线路损耗，其运行的可靠性直接关系电力系统的安全和稳定运行。但是由于运行中受到过电压、过电流、温度、谐波等影响，因此绝缘介质的强度会逐渐下降，明显表现为局部放电的起始电压降低，最后导致绝缘击穿。实际故障的统计分析表明，绝缘故障是影响电力电容器正常运行的主要原因，而局部放电是造成绝缘故障的根本原因和初始征兆。因此，对电力电容器局部放电进行 有效在线检测，对电力电容器的安全稳定运行具有重要意义。伴随着电力电容器绝缘局部放电的发生，放电电荷的转移将在放电回路中形成脉冲电流信号，并产生宽频电磁辐射信号，以及光和热辐射，针对这些现象对应产生了以脉冲电流法、超高频检测法等为代表的电测法和以超声波检测法、光检测法等为代表的非电测量法。目前常用的检测高压电力电容器内部局部放电信号的方法主要是超声检测法和脉冲电流法。超声波检测法由于电力电容器内部是非常紧密的油浸纸、浸溃薄膜、以及浸溃纸和薄膜的组合结构，使局部放电产生的声波传播受到影响，而且在安装使用以及定量上也存在困难，因此目前在线检测电力电容器局部放电信号仍然以脉冲电流法为主。传统脉冲电流法检测电力电容器局部放电信号时，由于试品的电容量大，现场干扰信号复杂多变，灵敏度大大降低，因此脉冲电流法的关键问题在于传感器的选择以及消噪方法的选择。目前传统的脉冲电流法检测局部放电信号时基本上采用基于傅里叶变换的数字滤波法或者硬件滤波法来滤波。这些方法在一定程度上虽然能抑制干扰信号，但是原始的局部放电信号的能量损失比较大，且当出现新干扰或者干扰的中心频率发生变化时，原有的参数设置就会失效。小波变换虽然可以较好地提取局部放电信号，但该方法会使消噪后的信号损失部分能量，会使信号有所失真。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种安装方便、抗干扰能力强、灵敏度高的电力电容器在线检测方法及装置。为解决上述问题，本专利技术是通过以下方案实现的一种电力电容器在线检测方法，包括如下步骤( I)通过套接在电力电容器低压套管接地线上的电流传感器采集电力电容器局部放电信号；(2)采集到的电力电容器局部放电信号经过信号调理后送至数据采集处理单元；(3)数据采集处理单元对调理后的电力电容器局部放电信号进行模数转换和数据采样； (4)数据采集处理单元根据电力电容器局部放电信号波形特点对采集到的含有噪声的电力电容器局部放电信号X (t)进行经验模态分解(EMD)，筛选各个本证模态函数(IMF)分量 Ci ；(5)选择扁平结构元素g对各分解尺度下的本证模态函数分量Ci进行数学形态学交替混合滤波，得到新的本证模态函数分量Ci’ ；(6)先采用3σ粗差准则检测新的本证模态函数分量c/，求出随机噪声的均方值σ i，得到σ i后取阈值\为3 σ ,;后利用硬阈值规则对新的本证模态函数分量Ci'进行阈值判别，得到阈值处理后的本证模态函数分量Ci;(7)由阈值处理后的本证模态函数分量Ci重构，得到消噪之后的电力电容器局部放电信号；(8)消噪之后的电力电容器局部放电信号送入计算机中进行数字信号进行统计分析及处理，获取电力电容器在线工作状况。由于步骤(4)中IMF分量需满足的条件主要有在整个数据序列中极值点的数量与过零点的数量必须相等，或最多相差不能多于一个；在任意时间点上信号的局部极大值和局部极小值定义的包络平均值为零。EMD分解的过程就是提取IMF的过程。因此，上述步骤(4)中EMD分解的过程为(4. I)确定原始局部放电信号X (t)的所有极大值点和极小值点；(4. 2)采用样条函数求出X (t)的上下包络线，并计算上下包络线的均值m (t)；(4. 3)作差 h (t) =x (t)_m (t)；(4. 4)判断h (t)是否满足筛选终止条件meanlX^t) ] < ε，其中mean[I^k(t)]表示hi,k(t)的均值曲线，ε为一个预设的足够小的数值，若满足上述筛选条件则转(4. 5)，否则将h (t)作为新的输入信号转至(4. I);(4.5)令。=11 (t), c 为一个 IMF 分量,作差 r = x (t)_c;(4. 6)判断r是否满足终止条件为一个常量或一个单调的函数，若满足上述终止条件则EMD分解过程结束，不能提取的为残留量，若不满足则将r作为新的输入信号转至(4. I)；对于总阶数为η的时间序列，EMD分解之后的信号可表示为本文档来自技高网...

【技术保护点】
电力电容器在线检测方法，其特征是包括如下步骤：（1）通过套接在电力电容器低压套管接地线上的电流传感器采集电力电容器局部放电信号；（2）采集到的电力电容器局部放电信号经过信号调理后送至数据采集处理单元；（3）数据采集处理单元对调理后的电力电容器局部放电信号进行模数转换和数据采样；（4）数据采集处理单元根据电力电容器局部放电信号波形特点对采集到的含有噪声的电力电容器局部放电信号x（t）进行经验模态分解，筛选各个本证模态函数分量ci；（5）选择扁平结构元素g对各分解尺度下的本证模态函数分量ci进行数学形态学交替混合滤波，得到新的本证模态函数分量ci“；（6）先采用3σ粗差准则检测新的本证模态函数分量ci“，求出随机噪声的均方值σi，得到σi后取阈值ti为3σi；后利用硬阈值规则对新的本证模态函数分量ci′进行阈值判别，得到阈值处理后的本证模态函数分量ci″；（7）由阈值处理后的本证模态函数分量ci″重构，得到消噪之后的电力电容器局部放电信号；（8）消噪之后的电力电容器局部放电信号送入计算机中进行数字信号进行统计分析及处理，获取电力电容器在线工作状况。

【技术特征摘要】
1.电力电容器在线检测方法，其特征是包括如下步骤 (1)通过套接在电力电容器低压套管接地线上的电流传感器采集电力电容器局部放电信号; (2)采集到的电力电容器局部放电信号经过信号调理后送至数据采集处理单元； (3)数据采集处理单元对调理后的电力电容器局部放电信号进行模数转换和数据采样； (4)数据采集处理单元根据电力电容器局部放电信号波形特点对采集到的含有噪声的电力电容器局部放电信号X (t)进行经验模态分解，筛选各个本证模态函数分量Ci ； (5)选择扁平结构元素g对各分解尺度下的本证模态函数分量Ci进行数学形态学交替混合滤波，得到新的本证模态函数分量Ci’ ； (6)先采用3O粗差准则检测新的本证模态函数分量Ci’，求出随机噪声的均方值0 i，得到O ,后取阈值\为3 0 i ;后利用硬阈值规则对新的本证模态函数分量Ci'进行阈值判另IJ，得到阈值处理后的本证模态函数分量Ci； (7)由阈值处理后的本证模态函数分量Ci重构，得到消噪之后的电力电容器局部放电信号； (8)消噪之后的电力电容器局部放电信号送入计算机中进行数字信号进行统计分析及处理，获取电力电容器在线工作状况。2.根据权利要求I所述的电力电容器在线检测方法，其特征是步骤(4)中所述经验模态分解的具体过程为 (4. I)确定原始局部放电信号即含有噪声的电力电容器局部放电信号X (t)的所有极大值点和极小值点； (4. 2)采用样条函数求出X (t)的上下包络线，并计算上下包络线的均值m (t)； (4. 3)将获得的均值m (t)与原始局部放电信号X (t)作差，即h (t) = X (t)-m (t)； (4.4)判断11(t)是否满足筛选终止条件:mean IX,k(t) ] < e ,其中mean Q^k (t)]表 的均值曲线，e为一个预设的足够小的数值； 若满足上述筛选条件则转(4. 5)，否则将h (t)作为新的输入信号转至(4. I)； (4.5)$c=h(t), c为一个本证模态函数分量,作差r = X (t) -C ； (4.6)判断r是否满足终止条件ri为一个常量或一个单调的函数； 若满足上述终止条件则经验模态分解过程结束，不能提取的为残留量，若不满足则将r作为新的输入信号转至(4. I)。3.根据权利要求2所述的电力电容器在线检测方法，其特征是对于总阶数为n的时间序列，经验模态分解之后的信号表示为 n 1=1 其中Ci(t)为本证模态函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄知超，延红艳，范兴明，李震，陈佩翔，杨升振，申双江，张科伟，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
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